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2025-10-15 talkingdev

表征自编码器革新扩散Transformer:多模态预训练模型驱动图像生成质量突破

近期发布的表征自编码器(RAE)技术为潜在扩散模型带来重大升级。该技术通过使用DINO、SigLIP或MAE等预训练编码器替代传统变分自编码器(VAE),结合学习型解码器构建高维潜在空间。实验表明,这种新型架构能显著提...

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2025-05-16 talkingdev

[论文推荐]BLIP3-o:新型扩散Transformer架构在多模态基准测试中创下最优成绩

BLIP3-o作为一种新型的扩散Transformer架构,通过序列预训练方法实现了技术突破,并在多模态基准测试中取得了当前最优异的成绩。该研究不仅发布了完整的代码和权重文件,还附带了一个包含6万条指令的微调数据集,为...

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2025-05-07 talkingdev

DDT开源:解耦扩散Transformer

近日,GitHub上开源了一个名为DDT(Decoupled Diffusion Transformer)的项目,该项目实现了一种结合Transformer和扩散模型的新型架构。该架构采用Encoder-Decoder设计,其中Decoder部分由扩散模型构成。初步实验表...

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